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961.
研究了湘西地区常用的发酵鸡粪和有机磷肥施用对不同程度Pb、Cd复合污染土壤中乙三胺五醋酸(DTPA)提取态Pb(DTPA-Pb)、DTPA提取态Cd(DTPA-Cd)和土壤酶的影响,并研究了对于种植黑麦草(Lolium perenne L.)的影响。结果表明:(1)施用发酵鸡粪和有机磷肥均能显著改善土壤酸性,一定程度上提高土壤有机质含量。在加入质量浓度200mg/kg总Pb、2mg/kg总Cd复合污染土壤中施用有机磷肥,能有效钝化土壤DTPA-Pb、DTPA-Cd,但在400mg/kg总Pb、4mg/kg总Cd复合污染土壤中钝化效果有限,其优先钝化DTPA-Pb。施用发酵鸡粪不能有效钝化土壤DTPA-Pb、DTPA-Cd。(2)施用发酵鸡粪和有机磷肥均显著提高黑麦草鲜重。虽然施用有机磷肥能更有效的钝化土壤DTPA-Pb、DTPA-Cd,但对于黑麦草种植而言,施用发酵鸡粪能更有效的降低其对Pb和Cd的积累,并且主要积累到根部。(3)施用发酵鸡粪对土壤碱性磷酸酶活性、脱氢酶活性和脲酶活性有显著的促进作用。综合而言,湘西地区种植牧草黑麦草,施用发酵鸡粪比较合适,能有效改善土壤酸性,提高黑麦草鲜重和土壤酶活性,降低黑麦草对Pb和Cd的积累。 相似文献
962.
963.
摇动床生物膜反应器和活性污泥法组合技术处理高浓度有机废水的研究 总被引:1,自引:1,他引:1
利用摇动床生物膜反应器(简称摇动床)技术具有的容积负荷高与污泥产量低的优点,在普通活性污泥池的前部填充高性能丙烯酸树脂纤维(Biofringe)填料,研究了摇动床和活性污泥法组合技术处理高浓度有机废水的有效性。结果表明,该组合技术具有很强的有机物去除能力,当进水COD平均质量浓度由1500mg/L上升到2514mg/L时,出水COD的平均去除率基本保持在96%以上;整个运行阶段的出水COD浓度均满足《污水综合排放标准》(GB8978—1996)的二级标准;当进水NH4+-N浓度增加时,NH4+-N的去除率由99.7%降低到76.5%,但是在试验运行的整个阶段,摇动床和活性污泥法组合技术系统都表现出较强的硝化能力;活性污泥池中最高的混合液悬浮固体(MLSS)质量浓度为10625mg/L,最高MLSS约为普通活性污泥法的4倍;运行结束后的污泥产率为0.186,污泥产率仅为普通活性污泥法的50%左右。 相似文献
964.
965.
966.
微库仑法测水样中可吸附有机卤素(AOX)受多种因素影响,其中溶解性有机碳(DOC)的影响非常显著。DOC对微库仑法2种前处理方法(双柱法和振荡法)的影响差异很大。双柱法受DOC影响较小,当DOC浓度小于1 000 mg/L时,AOX加标回收率范围为94.0%~104%。振荡法受DOC影响较明显,随着DOC浓度的升高,AOX回收率持续下降,当DOC浓度达到1 000 mg/L时,AOX加标回收率下降至72.1%,但DOC浓度小于100 mg/L时,AOX加标回收满足方法要求。进一步研究发现,DOC对振荡法的影响主要由于竞争吸附降低了活性炭对AOX的吸附容量,而非吸附速率,虽然增大活性炭用量可在一定程度上减小DOC对AOX测定的影响,但对样品进行稀释是减少DOC影响的最简单高效的办法。同时,DOC对不同类型的有机卤代物影响不同,有机溴受DOC影响程度小于有机氯。 相似文献
967.
城市可生化垃圾与厌氧剩余污泥混合厌氧消化研究 总被引:4,自引:0,他引:4
试验研究了不同有机负荷下,城市可生化垃圾与城市污水处理厂厌氧剩余污泥混合物中温厌氧消化.试验结果表明,有机负荷以VS计算为0.5g/(L·d)和1.0g/(L·d)的消化试验,酸化过程可逆,酸化低值点分别为6.08和5.18,最高甲烷气体积分数分别为81%、77%.有机负荷高于1.5g/(L·d)的消化系统酸化过程不可逆,系统出现VFA积累.形成酸抑制.酸化低值点随有机负荷增大降低.所有有机负荷的氨氮质量浓度在试验过程中持续缓慢上升.有机负荷越高,系统氨氮质量浓度越高. 相似文献
968.
969.
随着经济飞速发展与能源消耗快速攀升,中国已成为全球酸沉降最严重的地区之一.酸沉降能够引起地表植被破坏、土壤酸化等一系列的环境问题,在全球范围受到普遍关注.作为全球最重要的生态系统之一,森林生态系统受到酸沉降的深刻影响.本文通过分析国内外已发表的相关文章,综述酸沉降对森林生态系统碳循环关键过程的影响及可能的机理.(1)对... 相似文献
970.
目的 基于机器学习分类算法快速评估有机涂层的防腐性能。方法 通过实验室加速试验模拟涂层真实的退化过程,并根据测得的电化学数据,分析不同退化阶段的等效电路元件参数。随后,采用随机抽样方法获取大量数据,用于机器学习模型训练。通过对比支持向量机(SVM)、k最近邻(k-NN)和随机森林(RF)3种不同的机器学习算法,以及多种输入特征集训练的涂层性能分类器模型的准确率,分析最适合用于涂层性能快速评估的机器学习算法和电化学特征。结果 根据不同输入特征训练的k-NN和RF模型均表现出良好的预测效果,而SVM模型的预测效果相对较差。根据不同频率范围训练的分类器模型中,在低频区表现最佳,而在高频区表现较差。结论 基于阻抗虚部、虚部+实部和阻抗模值3种输入特征训练的RF分类器模型的预测效果最准确。不同频率区间内,低频区的阻抗特征更能准确表征涂层性能。 相似文献